神经网络为什么可以（理论上）拟合任何函数
神经网络之所以可以在理论上拟合任何函数，是因为它具有极强的非线性拟合能力，且可以通过增加神经元数量和层数来提高其表达能力。
神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元接受来自前一层神经元的输入，通过加权和和激活函数的作用，产生输出。神经网络可以通过调整神经元之间的连接权重和偏置，来学习输入和输出之间的映射关系，从而实现拟合任何函数的目标。
神经网络中正则化是为了干什么通过增加神经元数量和层数，神经网络可以提高表达能力，因为更多的神经元和更多的层数可以提供更多的非线性特征和更高的复杂度，从而更好地拟合数据。
此外，使用适当的损失函数和优化算法，也可以帮助神经网络更好地拟合目标函数。
需要注意的是，在实际应用中，神经网络的拟合能力也受到数据量、数据噪声、过拟合等因素的影响，需要通过合适的调参和正则化等方法进行优化。

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